020-11

2018-03-14 (水) 11:26:51 (245d) | Topic path: Top / 020-11

第20回研究会

深層学習を用いた経済テキスト可視化の検証

著者

伊藤友貴,坂地泰紀,和泉潔(東京大学)

概要

近年、深層学習の発達は目覚しく、その予測精度の高さから学術界・産業界問わず世界中から注目を浴びている。その一方でニューラルネットワークにはブラックボックス関数であるという性質があり、どのような過程のもとモデルが判断をしたのかがわからない。結果として実務、特に金融業界においては使いづらい場合が多いという側面もある。本報告では近年提案された「ニューラルネットワークモデルの解釈」に関する手法,LRP (Layer Representation Propagation) が日本語の金融テキストに有用であるかどうかを検証する。

キーワード

RNN,Interpretation of Deep Neural Networks,LRP

論文

fileSIG-FIN-020-11.pdf

添付ファイル: fileSIG-FIN-020-11.pdf 567件 [詳細]
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